Factfinder
Erfahrungen | Alternative | Preise & Kosten
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Beschreibung
FactFinder ist eine leistungsfähige Software für Produktsuche, Navigation, Merchandising und Personalisierung im E Commerce. Das Tool richtet sich vor allem an Onlineshops und digitale Handelsplattformen, die ihren Kunden dabei helfen möchten, schneller von einer Suchanfrage zum passenden Produkt zu gelangen. Dabei geht FactFinder deutlich über eine klassische Suchfunktion hinaus. Die Software versucht zu verstehen, was ein Nutzer tatsächlich sucht, welche Produkte zu seiner Kaufintention passen und in welcher Reihenfolge die Ergebnisse präsentiert werden sollten. Gerade bei Shops mit mehreren Tausend oder sogar Millionen Produkten kann das einen erheblichen Unterschied machen, weil eine technisch korrekte Suche allein noch keine gute Customer Experience garantiert.
Wenn du FactFinder in deinem Shop einsetzt, steht zunächst die intelligente Produktsuche im Mittelpunkt. Gibt ein Nutzer einen Suchbegriff ein, analysiert das System die Anfrage und gleicht sie mit den vorhandenen Produktdaten ab. Dabei kann FactFinder unter anderem mit Tippfehlern, unterschiedlichen Schreibweisen, Synonymen, zusammengesetzten Begriffen und ungenauen Suchanfragen umgehen. Ein Nutzer muss also nicht zwangsläufig exakt die Bezeichnung verwenden, die in deinem Produktkatalog hinterlegt ist. Das ist besonders wichtig, weil Kunden häufig ihre eigene Sprache verwenden und Produkte anders benennen als Hersteller, Händler oder Produktmanager.
Ein wesentlicher Bestandteil von FactFinder ist die sogenannte Fehlertoleranz. Vertippt sich ein Kunde oder verwendet er eine leicht abweichende Schreibweise, soll die Suche trotzdem relevante Produkte liefern. Statt einer leeren Ergebnisseite erhält der Nutzer möglichst passende Alternativen. Dadurch kannst du verhindern, dass eigentlich vorhandene Produkte aufgrund kleiner sprachlicher Unterschiede nicht gefunden werden. Gerade bei Markenbezeichnungen, technischen Produktnamen, Modellnummern oder längeren Suchbegriffen spielt diese Funktion eine wichtige Rolle.
FactFinder beschäftigt sich jedoch nicht nur damit, welche Produkte grundsätzlich zu einer Suchanfrage passen. Ebenso wichtig ist die Relevanz der einzelnen Ergebnisse. Das System kann verschiedene Faktoren berücksichtigen, um Produkte innerhalb der Ergebnisliste sinnvoll zu sortieren. Damit kannst du die Suche stärker an deinen geschäftlichen Zielen ausrichten. Neben der textlichen Relevanz können beispielsweise Verfügbarkeit, Beliebtheit, Verkaufszahlen oder andere Produktmerkmale eine Rolle spielen. Für dich bedeutet das, dass du nicht einfach eine starre Liste passender Produkte ausspielst, sondern die Reihenfolge gezielt optimieren kannst.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist das Merchandising. Damit erhältst du die Möglichkeit, aktiv Einfluss auf die Darstellung deiner Produkte zu nehmen. Du kannst beispielsweise bestimmte Artikel hervorheben, Produktgruppen stärker sichtbar machen oder Regeln definieren, nach denen Produkte innerhalb der Suche bevorzugt werden. Das ist interessant, wenn du saisonale Produkte, Neuheiten, besonders profitable Artikel oder bestimmte Marken stärker präsentieren möchtest. Damit verbindet FactFinder die technische Suchfunktion mit klassischen Aufgaben aus Vertrieb und Merchandising.
Auch die Navigation durch große Sortimente gehört zum Funktionsumfang. Über Filter und Facetten können deine Kunden eine große Ergebnismenge Schritt für Schritt einschränken. Bei einem Fashion Shop könnten das beispielsweise Größe, Farbe, Marke, Material und Preis sein. Bei einem Elektronikhändler wären technische Eigenschaften wie Speichergröße, Bildschirmgröße, Leistung oder Hersteller relevant. Welche Filter sinnvoll sind, hängt stark von deinem Sortiment ab. FactFinder unterstützt dich dabei, die Produktauswahl für den Nutzer übersichtlicher zu gestalten und den Weg zum passenden Produkt zu verkürzen.
Zusätzlich spielt Personalisierung eine wichtige Rolle. Statt jedem Besucher grundsätzlich dieselben Ergebnisse zu zeigen, können Nutzerverhalten und vorhandene Daten dazu verwendet werden, die Produktauswahl stärker auf einzelne Interessen auszurichten. Dadurch entwickelt sich die Suche von einer reinen Eingabemaske zunehmend zu einem individuellen Zugang zum Sortiment. Besonders bei großen Shops kann das interessant sein, weil zwei Menschen mit derselben Suchanfrage durchaus unterschiedliche Kaufabsichten haben können.
FactFinder bietet außerdem Funktionen für Produktempfehlungen. Recommendations können beispielsweise auf Produktseiten, im Warenkorb oder an anderen relevanten Touchpoints eingesetzt werden. Damit kannst du ergänzende, ähnliche oder anderweitig relevante Produkte präsentieren. Für dich eröffnet sich dadurch neben der Verbesserung der Produktsuche auch die Möglichkeit, Cross Selling und Up Selling gezielter in die Customer Journey einzubauen.
Interessant ist FactFinder zudem für Unternehmen mit komplexen Sortimenten im B2B Commerce. Dort funktioniert Produktsuche häufig anders als im klassischen B2C Shop. Kunden suchen beispielsweise nach Artikelnummern, technischen Eigenschaften, Ersatzteilen, Produktserien oder sehr spezifischen Kombinationen von Merkmalen. Gleichzeitig können unterschiedliche Kunden individuelle Sortimente, Preise oder Zugriffsrechte besitzen. Eine professionelle Search Engine muss deshalb wesentlich mehr berücksichtigen als eine einfache Volltextsuche.
Für die tägliche Optimierung sind Analytics und Auswertungen wichtig. Du kannst anhand der Suchdaten erkennen, wonach deine Besucher suchen, welche Begriffe besonders häufig verwendet werden und bei welchen Suchanfragen Probleme entstehen. Besonders interessant sind Suchbegriffe, die viele Anfragen erzeugen, aber keine oder nur wenige passende Ergebnisse liefern. Solche Informationen können dir nicht nur bei der Optimierung der Suche helfen, sondern auch Hinweise für Sortimentsplanung, Content, SEO und Marketing liefern. Wenn Nutzer regelmäßig nach einem Produkt suchen, das du bislang nicht anbietest, entsteht daraus beispielsweise ein konkretes Signal für deinen Einkauf oder dein Produktmanagement.
FactFinder lässt sich außerdem in unterschiedliche Commerce Architekturen integrieren. Das ist insbesondere für größere Unternehmen relevant, die ihre Shop Infrastruktur aus verschiedenen Systemen zusammensetzen. Produktdaten können beispielsweise aus einem PIM stammen, während Preise, Verfügbarkeiten und Kundendaten aus weiteren Systemen kommen. Die Suchtechnologie bildet innerhalb einer solchen Architektur eine eigene Komponente, die über Schnittstellen mit dem restlichen Commerce System kommuniziert.
Für dich ist FactFinder deshalb vor allem dann interessant, wenn Produktsuche einen messbaren Einfluss auf deinen Umsatz hat. Bei einem kleinen Shop mit wenigen übersichtlichen Produkten wäre der Funktionsumfang möglicherweise überdimensioniert. Bei einem umfangreichen Sortiment, vielen Suchanfragen, komplexen Produktdaten oder hohen Anforderungen an Personalisierung und Merchandising kann die Suche dagegen zu einem zentralen Conversion Hebel werden. FactFinder solltest du deshalb weniger als einfache Suchleiste betrachten, sondern vielmehr als Plattform, mit der du Suche, Produktfindung, Navigation, Empfehlungen, Personalisierung und Merchandising innerhalb deiner digitalen Commerce Experience miteinander verbinden kannst.
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Die Nutzer Erfahrungen mit FactFinder fallen insgesamt überwiegend positiv aus. Besonders häufig wird hervorgehoben, dass sich die Qualität der internen Shopsuche nach der Einführung deutlich verbessert. Nutzer berichten, dass Kunden Produkte schneller finden und auch bei umfangreichen Sortimenten deutlich zielgerichteter durch das Angebot geführt werden. Besonders die Kombination aus Suchfunktion, Filtern, Suchvorschlägen und zusätzlichen Produktinformationen wird als Stärke wahrgenommen. Auch Fehlertoleranz und die Verarbeitung unterschiedlicher Suchbegriffe werden positiv bewertet.
Sehr positiv wird außerdem die Geschwindigkeit der Suche beurteilt. Gerade Unternehmen mit großen Produktkatalogen berichten davon, dass FactFinder umfangreiche Datenbestände schnell verarbeitet und relevante Produkte entsprechend zügig ausliefert. Einige Anwender sehen darin einen wichtigen Vorteil gegenüber einfacheren integrierten Suchfunktionen ihrer Shopsysteme. Besonders bei Sortimenten mit vielen ähnlichen Produktvarianten können eine gute Suche und sinnvolle Filter die Orientierung für deine Kunden erheblich verbessern.
Mehrere Nutzer berichten außerdem von positiven Auswirkungen auf wichtige Kennzahlen im E Commerce. Genannt werden unter anderem Verbesserungen bei Conversion Rate, durchschnittlichem Warenkorbwert und Umsatz. Ein Anwender beschreibt beispielsweise, dass sich die Conversion über die Suchfunktion deutlich verbessert habe, weil Kunden ihre gewünschten Produkte einfacher entdecken können. Andere Nutzer schätzen die Möglichkeiten, Einstellungen und Kampagnen zu testen und dadurch die Qualität der Produktsuche kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Auch die Möglichkeiten für Merchandising und Marketing kommen bei den Anwendern gut an. Du kannst beispielsweise spezielle Kampagnen innerhalb der Suche umsetzen, Produkte gezielt positionieren und Anpassungen vornehmen, ohne für jede Veränderung direkt programmieren zu müssen. Gerade für E Commerce Teams ist das interessant, weil Marketing und Shopmanagement dadurch mehr Kontrolle über die Darstellung des Sortiments bekommen.
Ein weiterer häufig positiv erwähnter Punkt ist der Support. Nutzer beschreiben die Betreuung als reaktionsschnell, professionell und kundenorientiert. Gerade bei einer technisch umfangreichen Lösung ist dieser Punkt relevant, weil nicht jede Einstellung oder jedes Problem unmittelbar im Backend selbst gelöst werden kann. In solchen Situationen scheint die Unterstützung durch das FactFinder Team für viele Anwender einen wichtigen Teil der positiven Gesamterfahrung auszumachen.
Es gibt allerdings auch Kritikpunkte. Vor allem die Komplexität des Backends wird teilweise angesprochen. FactFinder bietet sehr viele Funktionen und Einstellungsmöglichkeiten, wodurch die Bedienung für neue Nutzer zunächst anspruchsvoll sein kann. Einige Anwender berichten deshalb von einer gewissen Einarbeitungszeit. Je umfangreicher du die Möglichkeiten der Software nutzen möchtest, desto wichtiger wird entsprechendes Fachwissen innerhalb deines E Commerce Teams.
Auch bei den Auswertungen gibt es Verbesserungspotenzial. Ein Nutzer berichtet beispielsweise, dass zwar regelmäßig umfangreiche Berichte zur Verfügung gestellt werden, jedoch zusätzliche Unterstützung bei der Interpretation dieser Daten hilfreich wäre. Für dich bedeutet das, dass die reine Verfügbarkeit vieler Daten nicht automatisch zu einer besseren Suchqualität führt. Dein Team muss verstehen, welche Erkenntnisse sich daraus ableiten lassen und welche Einstellungen anschließend verändert werden sollten.
Ein weiterer Kritikpunkt betrifft die Kosten. Einzelne Nutzer empfinden FactFinder als vergleichsweise teuer und weisen darauf hin, dass für bestimmte Anforderungen zusätzliche Module notwendig sein können. Dadurch solltest du bei einer wirtschaftlichen Bewertung nicht ausschließlich die eigentliche Suchfunktion betrachten, sondern vorher klären, welche Module du für Suche, Personalisierung, Recommendations und weitere Funktionen tatsächlich benötigst.
Insgesamt zeigen die verfügbaren Bewertungen ein positives Bild. Auf einer großen internationalen Bewertungsplattform erreicht FactFinder derzeit 4,4 von 5 Punkten bei 16 Bewertungen. Auf einer deutschen Software Bewertungsplattform werden 4,7 von 5 Punkten bei 26 Bewertungen ausgewiesen. Aufgrund der überschaubaren Anzahl an Rezensionen solltest du diese Werte allerdings nicht überinterpretieren. Inhaltlich zeigt sich dennoch ein recht konsistentes Muster: Nutzer schätzen vor allem Suchqualität, Geschwindigkeit, Flexibilität, Produktfindung und Support, während Komplexität, Einarbeitungsaufwand und teilweise die Kosten als Schwächen genannt werden.
Vorteile [+]
Hohe Suchqualität
Du profitierst von einer leistungsfähigen Produktsuche, die auch bei Tippfehlern, unterschiedlichen Schreibweisen und ungenauen Suchanfragen passende Ergebnisse liefern kann. Gerade bei großen Sortimenten erleichtert das deinen Kunden die Produktfindung erheblich.
Umfangreiches Merchandising
Du kannst gezielt beeinflussen, welche Produkte bei bestimmten Suchanfragen besonders prominent erscheinen. Dadurch lassen sich beispielsweise Aktionen, Neuheiten, margenstarke Produkte oder saisonale Angebote gezielt fördern.
Flexible Filtermöglichkeiten
Mit FactFinder kannst du umfangreiche Filter und Facetten für dein Sortiment bereitstellen. Deine Kunden können dadurch große Ergebnislisten anhand relevanter Produkteigenschaften eingrenzen und schneller das gewünschte Produkt finden.
Personalisierung und Empfehlungen
Du kannst Produktergebnisse und Empfehlungen stärker an den Interessen und dem Verhalten deiner Nutzer ausrichten. Dadurch entstehen individuellere Einkaufserlebnisse und zusätzliche Möglichkeiten für Cross Selling und Up Selling.
Geeignet für große Sortimente
FactFinder spielt seine Stärken besonders bei umfangreichen und komplexen Produktkatalogen aus. Wenn du viele Produkte, Varianten oder technische Eigenschaften verwalten musst, kannst du die Produktfindung wesentlich strukturierter gestalten.
Nachteile [-]
Hoher Einarbeitungsaufwand
Die zahlreichen Funktionen sorgen dafür, dass du dich zunächst intensiv mit FactFinder beschäftigen musst. Besonders die Feinabstimmung von Suche, Ranking, Filtern und Merchandising benötigt Erfahrung und regelmäßige Optimierung.
Komplexe Administration
Das Backend kann für neue Nutzer zunächst umfangreich wirken. Wenn du lediglich eine einfache Shopsuche benötigst, können die vielen Einstellungsmöglichkeiten mehr Komplexität verursachen, als tatsächlich notwendig ist.
Kosten für umfangreiche Anforderungen
FactFinder richtet sich insbesondere an professionelle Händler und größere Commerce Projekte. Je nachdem, welche Funktionen und Module du benötigst, können die Kosten entsprechend höher ausfallen als bei einfachen Suchlösungen.
Abhängigkeit von guten Produktdaten
Auch eine leistungsfähige Suchtechnologie benötigt qualitativ hochwertige Daten. Sind deine Produktinformationen, Kategorien, Attribute oder Bezeichnungen unvollständig, kann das die Qualität der Suchergebnisse beeinträchtigen.
Kontinuierliche Optimierung notwendig
Nach der Integration solltest du FactFinder nicht einfach sich selbst überlassen. Du solltest Suchanfragen, erfolglose Suchen, Filter, Rankings und das Nutzerverhalten regelmäßig analysieren. Erst durch diese laufende Optimierung kannst du das Potenzial des Tools umfassend ausschöpfen.
Funktionen & Bereiche [!]
Produktsuche und Navigation
Die Produktsuche und Navigation gehört zu den zentralen Bestandteilen von FactFinder und entscheidet maßgeblich darüber, wie schnell deine Kunden innerhalb eines Onlineshops die richtigen Produkte finden. Gerade bei großen Sortimenten reicht eine einfache Volltextsuche häufig nicht aus. Kunden verwenden andere Begriffe als die Produktdatenbank, machen Tippfehler, suchen nach umgangssprachlichen Bezeichnungen oder kombinieren mehrere Produkteigenschaften in einer einzigen Anfrage. FactFinder setzt deshalb darauf, Suchanfragen möglichst intelligent zu interpretieren und daraus relevante Ergebnisse abzuleiten.
Ein wichtiger Bestandteil ist die Fehlertoleranz. Wenn sich dein Kunde bei einem Produktnamen verschreibt oder eine Bezeichnung nicht exakt so eingibt, wie sie in deinem Produktkatalog hinterlegt ist, kann FactFinder trotzdem passende Ergebnisse ermitteln. Das reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass eine eigentlich sinnvolle Suchanfrage auf einer Seite ohne Treffer endet. Besonders bei komplizierten Markennamen, Modellbezeichnungen, technischen Produkten und langen Suchbegriffen kann diese Funktion einen deutlichen Unterschied für die Nutzererfahrung machen.
Auch unterschiedliche Schreibweisen und sprachliche Varianten spielen bei der Produktsuche eine wichtige Rolle. Deine Kunden denken normalerweise nicht darüber nach, welche Bezeichnungen du intern für Produkte verwendest. Sie geben einfach das ein, was ihnen gerade in den Sinn kommt. Deshalb sollte eine moderne Shopsuche Zusammenhänge zwischen verschiedenen Begriffen berücksichtigen können. Über Synonyme und entsprechende Suchkonfigurationen kannst du dafür sorgen, dass unterschiedliche Bezeichnungen trotzdem zu den passenden Produkten führen. Sucht ein Nutzer beispielsweise nach Sofa, während deine Produkte hauptsächlich als Couch bezeichnet werden, sollte die Produktsuche diesen Zusammenhang berücksichtigen.
Besonders wichtig ist dabei die Relevanz der Suchergebnisse. FactFinder soll nicht einfach möglichst viele Treffer liefern, sondern diejenigen Produkte weit oben darstellen, die möglichst gut zur jeweiligen Suchintention passen. Dafür werden Suchbegriffe mit den vorhandenen Produktinformationen abgeglichen. Produktname, Kategorie, Marke, Beschreibung, Eigenschaften und weitere Attribute können dabei eine Rolle spielen. Für dich entsteht dadurch die Möglichkeit, die Suchqualität wesentlich genauer auf dein Sortiment auszurichten.
Die Qualität deiner Produktdaten bleibt dabei ein entscheidender Faktor. Je strukturierter Informationen wie Marke, Farbe, Größe, Material, Produkttyp oder technische Eigenschaften vorhanden sind, desto besser kannst du Suche und Navigation darauf abstimmen. FactFinder kann leistungsfähige Suchmechanismen bereitstellen, aber fehlende oder widersprüchliche Produktinformationen lassen sich nicht vollständig durch Suchtechnologie kompensieren. Deshalb solltest du Product Discovery immer gemeinsam mit der Qualität deines Produktfeeds betrachten.
Neben der klassischen Suche spielt die Navigation eine zentrale Rolle. Sobald eine Suchanfrage viele Treffer erzeugt, muss dein Kunde die Ergebnismenge sinnvoll reduzieren können. Dafür kommen Filter und Facetten zum Einsatz. Bei Mode können das beispielsweise Marke, Größe, Farbe, Material und Preis sein. Bei Elektronikprodukten können Speichergröße, Displaygröße, Leistung, Hersteller oder bestimmte technische Funktionen wesentlich wichtiger sein.
Diese facettierte Navigation hilft deinem Kunden dabei, sich schrittweise seinem gewünschten Produkt anzunähern. Statt eine neue Suchanfrage formulieren zu müssen, kann er seine Auswahl anhand konkreter Eigenschaften eingrenzen. Besonders bei mehreren hundert oder mehreren tausend Suchergebnissen wird diese Form der Navigation zu einem wesentlichen Bestandteil der Customer Experience.
Dabei solltest du die Filter nicht ausschließlich aus technischer Perspektive betrachten. Welche Filter angezeigt werden und wie sie angeordnet sind, sollte sich danach richten, welche Eigenschaften für die Kaufentscheidung tatsächlich relevant sind. Bei Schuhen interessieren Kunden beispielsweise andere Merkmale als bei Notebooks oder Werkzeugen. Eine gute Navigation bildet deshalb die Entscheidungslogik deiner Kunden möglichst genau ab.
FactFinder ermöglicht dir außerdem, Suchergebnisse nicht ausschließlich anhand der sprachlichen Übereinstimmung zwischen Suchanfrage und Produktinformationen zu betrachten. Für einen kommerziellen Onlineshop können zusätzliche Faktoren relevant sein. Dazu gehören beispielsweise Verfügbarkeit, Popularität oder andere geschäftlich relevante Produktinformationen. Dadurch kannst du die Produktsuche stärker mit deinen Commerce Zielen verbinden.
Für dich ist dabei die Balance zwischen Relevanz und kommerzieller Steuerung entscheidend. Wenn ein Kunde nach einem sehr konkreten Produkt sucht, sollte ein fachlich unpassender Artikel nicht allein deshalb prominent erscheinen, weil du ihn besonders stark verkaufen möchtest. Gute Search Commerce Systeme versuchen deshalb, die tatsächliche Suchintention mit den wirtschaftlichen Anforderungen des Shops zu verbinden.
Auch Suchvorschläge können den Weg zum Produkt verkürzen. Bereits während der Eingabe kann dein Kunde Unterstützung dabei erhalten, seine Anfrage sinnvoll zu formulieren. Dadurch kannst du Nutzer schneller zu passenden Suchbegriffen, Kategorien oder Produkten führen. Gleichzeitig reduzierst du das Risiko unklarer oder unnötig komplizierter Suchanfragen.
Besonders interessant wird die Produktsuche bei komplexen Anfragen. Ein Nutzer sucht möglicherweise nicht einfach nach Laufschuhen, sondern nach schwarzen Laufschuhen einer bestimmten Marke und Größe. Im technischen Handel können Suchanfragen noch wesentlich detaillierter ausfallen. Dort suchen Kunden beispielsweise nach bestimmten Abmessungen, Materialien, Artikelnummern oder technischen Spezifikationen. Die Suche muss deshalb verschiedene Bestandteile einer Anfrage erkennen und sinnvoll mit den verfügbaren Produktinformationen verbinden.
Im B2B Commerce bekommt dieser Bereich zusätzliche Bedeutung. Professionelle Einkäufer wissen häufig bereits sehr genau, welches Produkt sie benötigen. Sie suchen nach Artikelnummern, Herstellerbezeichnungen, technischen Merkmalen oder konkreten Produktvarianten. Geschwindigkeit und Präzision sind hier besonders wichtig. Wenn ein Einkäufer regelmäßig mehrere Produkte bestellen muss, kann bereits eine kleine Verbesserung der Produktsuche den gesamten Beschaffungsprozess komfortabler machen.
Für die Optimierung solltest du außerdem beobachten, welche Suchanfragen deine Kunden tatsächlich verwenden. Besonders interessant sind Suchbegriffe ohne Ergebnisse, Suchanfragen mit sehr wenigen Treffern sowie Anfragen, bei denen Nutzer anschließend keine Produkte anklicken. Solche Daten können auf Probleme bei Synonymen, Produktdaten, Sortiment, Ranking oder Navigation hinweisen.
Dadurch wird die Produktsuche gleichzeitig zu einer wertvollen Informationsquelle für dein Unternehmen. Wenn viele Kunden nach einem bestimmten Begriff suchen, kannst du daraus erkennen, welche Sprache deine Zielgruppe tatsächlich verwendet. Suchen Nutzer regelmäßig nach Eigenschaften, die in deinen Produktdaten bislang nicht strukturiert vorhanden sind, kannst du deine Daten entsprechend erweitern. Häufen sich Anfragen nach Produkten, die du überhaupt nicht anbietest, entstehen daraus sogar Hinweise für Einkauf und Sortimentsplanung.
Die Produktsuche und Navigation von FactFinder solltest du deshalb nicht lediglich als Suchfeld im Kopfbereich deines Shops betrachten. Sie bildet vielmehr eine zentrale Verbindung zwischen deinen Produktdaten und der tatsächlichen Kaufintention deiner Besucher. Je größer und komplexer dein Sortiment wird, desto wichtiger werden Suchverständnis, Fehlertoleranz, Relevanz, Filter, Facetten und eine intelligente Navigation. Richtig konfiguriert hilft dir dieser Bereich von FactFinder dabei, die Produktsuche von einer technischen Standardfunktion zu einem aktiven Bestandteil deiner Conversion Optimierung und Product Discovery Strategie zu entwickeln.
Personalisierung
Die Personalisierung von FactFinder sorgt dafür, dass deine Kunden nicht zwangsläufig alle dieselben Produkte, Suchergebnisse und Empfehlungen sehen. Statt ausschließlich mit einer allgemeinen Relevanzlogik zu arbeiten, kann die Product Discovery stärker auf das Verhalten, die Interessen und den jeweiligen Kontext eines Nutzers abgestimmt werden. Für dich bedeutet das, dass du aus einem einheitlichen digitalen Sortiment ein individuelleres Einkaufserlebnis entwickeln kannst. Besonders bei großen Produktkatalogen ist das interessant, weil deine Kunden häufig nur einen kleinen Teil des gesamten Angebots tatsächlich als relevant empfinden.
Die Grundlage der Personalisierung bilden Signale, die während der Customer Journey entstehen. Dazu können beispielsweise Suchanfragen, Klicks auf Produkte, betrachtete Artikel und Käufe gehören. Aus solchen Interaktionen lassen sich Hinweise darauf ableiten, für welche Produkte oder Produktgruppen sich ein Nutzer interessiert. Je mehr relevante Informationen vorhanden sind, desto genauer kann die Produktauswahl an das bisherige Verhalten angepasst werden.
Dabei solltest du Personalisierung nicht mit einer einfachen Produktempfehlung verwechseln. Eine Recommendation zeigt beispielsweise zusätzliche Produkte auf einer Produktdetailseite. Personalisierung kann dagegen bereits wesentlich früher innerhalb der Product Discovery einsetzen. Sie kann beeinflussen, welche Produkte innerhalb einer Ergebnisliste für einen bestimmten Nutzer besonders relevant erscheinen. Zwei Kunden können dadurch bei einer vergleichbaren Ausgangssituation unterschiedlich gewichtete Ergebnisse erhalten.
Das ist insbesondere bei allgemeinen Suchbegriffen interessant. Sucht ein Kunde beispielsweise nach Jacke, Schuhe oder Notebook, lässt die Anfrage zunächst viel Interpretationsspielraum. Hat das System bereits Signale über seine Interessen erhalten, können diese Informationen genutzt werden, um relevantere Produkte stärker zu berücksichtigen. Ein Kunde, der sich zuvor überwiegend für eine bestimmte Produktkategorie oder bestimmte Eigenschaften interessiert hat, kann dadurch schneller Angebote entdecken, die zu seinem bisherigen Verhalten passen.
Für dich liegt der große Vorteil darin, dass die enorme Auswahl eines Onlineshops für den einzelnen Kunden reduziert werden kann. Ein Sortiment mit mehreren zehntausend Produkten ist aus Händlersicht attraktiv, kann für den Nutzer aber schnell unübersichtlich werden. Personalisierung versucht deshalb nicht, möglichst viel Auswahl sichtbar zu machen, sondern innerhalb dieser Auswahl die wahrscheinlich relevanten Produkte stärker hervorzuheben.
Gleichzeitig bleibt die eigentliche Suchintention entscheidend. Wenn ein Kunde eine sehr konkrete Suchanfrage formuliert, sollte die Personalisierung diese Absicht nicht einfach überschreiben. Sucht jemand beispielsweise ausdrücklich nach einem bestimmten Modell oder einer bestimmten Marke, erwartet er entsprechende Ergebnisse. Die Stärke einer guten Personalisierung liegt deshalb darin, zusätzliche Relevanzsignale zu berücksichtigen, ohne die eigentliche Bedeutung der Suchanfrage aus den Augen zu verlieren.
Besonders interessant wird Personalisierung in Verbindung mit dem Ranking. Eine Produktsuche kann zunächst feststellen, welche Artikel grundsätzlich zu einer Anfrage passen. Anschließend kann entschieden werden, welche dieser passenden Produkte für einen bestimmten Nutzer besonders interessant sein könnten. Dadurch verändert sich nicht zwingend die gesamte Ergebnismenge. Vielmehr kann sich die Priorisierung innerhalb dieser Menge verschieben.
Damit kannst du die klassische Suchrelevanz um eine zusätzliche Ebene erweitern. Normalerweise berücksichtigt eine Suchmaschine beispielsweise, wie gut Suchbegriff, Produktname, Kategorie und Attribute zusammenpassen. Mit Personalisierung kommen individuelle Signale hinzu. Dadurch entsteht eine Kombination aus allgemeiner Relevanz und persönlicher Relevanz.
Für die Conversion Optimierung kann dieser Ansatz besonders interessant sein. Wenn Kunden schneller Produkte entdecken, die tatsächlich ihren Interessen entsprechen, verkürzt sich möglicherweise der Weg zwischen Suche und Kauf. Gleichzeitig kann die Zahl unnötiger Klicks sinken. Dein Ziel besteht dabei nicht darin, möglichst viele Produkte zu präsentieren, sondern möglichst früh diejenigen Produkte sichtbar zu machen, bei denen eine hohe Relevanz für den jeweiligen Nutzer besteht.
Auch für wiederkehrende Besucher kann die Personalisierung einen Mehrwert schaffen. Wenn ein Nutzer bereits mehrfach mit deinem Shop interagiert hat, können vorhandene Signale dazu beitragen, seine Interessen besser einzuordnen. Dadurch fühlt sich der Shop zunehmend weniger wie ein statischer Produktkatalog und stärker wie eine individuell zusammengestellte Einkaufsumgebung an.
Eine weitere Stärke entsteht durch die Verbindung mit Produktempfehlungen. Personalisierte Recommendations können sich stärker daran orientieren, welche Produkte für den jeweiligen Nutzer interessant sein könnten. Dadurch lassen sich beispielsweise ähnliche Artikel, ergänzende Produkte oder weitere relevante Angebote präsentieren. Für dich ergeben sich daraus Möglichkeiten für Cross Selling und Up Selling, ohne jedem Kunden identische Empfehlungen zeigen zu müssen.
Auch im Merchandising kann Personalisierung eine wichtige Ergänzung darstellen. Klassisches Merchandising arbeitet häufig mit allgemeinen Regeln. Du möchtest beispielsweise eine bestimmte Marke, eine Produktgruppe oder eine aktuelle Kampagne stärker sichtbar machen. Personalisierung ergänzt diese Steuerung um die Frage, ob die entsprechenden Produkte für den jeweiligen Nutzer tatsächlich relevant sind. Damit kannst du wirtschaftliche Ziele und individuelle Interessen stärker miteinander verbinden.
Entscheidend ist dabei, Personalisierung nicht als einmal eingerichtete Automatik zu betrachten. Du solltest regelmäßig überprüfen, wie sich personalisierte Ergebnisse auf das Nutzerverhalten auswirken. Kennzahlen wie Klickrate, Conversion Rate, Warenkorbwert oder Umsatz können dir dabei helfen zu beurteilen, ob deine Strategie tatsächlich einen Mehrwert erzeugt. Gleichzeitig solltest du beobachten, ob bestimmte Produkte durch die Personalisierung möglicherweise zu dominant oder andere relevante Angebote zu wenig sichtbar werden.
Eine wichtige Rolle spielt außerdem die Datenqualität. Personalisierung funktioniert nur so gut wie die Signale, auf denen sie basiert. Unvollständige Produktdaten, falsch zugeordnete Kategorien oder wenig aussagekräftige Nutzerinteraktionen können die Qualität der Ergebnisse beeinträchtigen. Deshalb solltest du Personalisierung immer gemeinsam mit Produktdaten, Tracking, Suchlogik und Merchandising betrachten.
Auch Datenschutz und Einwilligungsmanagement solltest du bei der Umsetzung berücksichtigen. Sobald personenbezogene oder einem Nutzer zuordenbare Informationen verarbeitet werden, musst du darauf achten, welche Daten erhoben werden dürfen und auf welcher rechtlichen Grundlage sie verwendet werden. Gerade bei einer umfangreichen Personalisierungsstrategie solltest du deshalb technische Möglichkeiten und Datenschutzanforderungen gemeinsam planen.
Für große Onlineshops kann die FactFinder Personalisierung letztlich eine wichtige Ebene innerhalb der Product Discovery darstellen. Du entwickelst deine Produktsuche damit von einer allgemeinen Antwort auf eine Suchanfrage hin zu einer stärker individuellen Produktauswahl. Statt ausschließlich zu fragen, welche Produkte grundsätzlich zu einem Suchbegriff passen, kannst du zusätzlich berücksichtigen, welche dieser Produkte für den jeweiligen Kunden besonders relevant sein könnten. Genau diese Verbindung aus Suchintention, Nutzerverhalten, Produktdaten und individueller Relevanz macht die Personalisierung zu einem wichtigen Bestandteil einer modernen Commerce Experience.
Produktempfehlungen
Der Tool Teil Produktempfehlungen von FactFinder unterstützt dich dabei, deinen Kunden während ihrer gesamten Customer Journey gezielt weitere relevante Produkte zu präsentieren. Dabei geht es nicht einfach darum, zusätzliche Artikel anzuzeigen. Vielmehr sollen die Recommendations möglichst gut zum aktuellen Produkt, zur jeweiligen Situation und zum Interesse des Nutzers passen. Dadurch kannst du die Produktentdeckung verbessern, zusätzliche Kaufimpulse schaffen und gleichzeitig dafür sorgen, dass sich deine Kunden leichter innerhalb eines umfangreichen Sortiments orientieren können.
Produktempfehlungen sind besonders interessant, weil Kunden häufig nicht über die klassische Suche allein einkaufen. Ein Besucher gelangt beispielsweise über Google, eine Werbeanzeige oder einen Newsletter direkt auf eine Produktseite. Dort hat er deine interne Produktsuche möglicherweise noch überhaupt nicht verwendet. Empfehlungen können in diesem Moment eine zusätzliche Navigationsebene schaffen und den Nutzer zu weiteren relevanten Produkten führen.
Ein typisches Einsatzgebiet sind ähnliche Produkte. Betrachtet dein Kunde einen bestimmten Artikel, kannst du ihm weitere Produkte präsentieren, die hinsichtlich Kategorie, Eigenschaften oder anderer relevanter Merkmale vergleichbar sind. Das ist beispielsweise sinnvoll, wenn das ursprünglich betrachtete Produkt nicht vollständig den Vorstellungen des Kunden entspricht. Statt zur Suche zurückkehren zu müssen, bekommt er direkt weitere Alternativen angeboten.
Gerade bei Produkten mit vielen Varianten kann dieser Ansatz die Customer Journey deutlich vereinfachen. Interessiert sich ein Kunde beispielsweise für einen bestimmten Fernseher, ein Kleidungsstück oder ein Möbelstück, können ähnliche Produkte mit anderen Eigenschaften, Größen, Ausstattungen oder Preisklassen interessant sein. Die Recommendation wird damit zu einer Art digitaler Verkaufsberatung.
Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich ist Cross Selling. Hier kannst du Produkte empfehlen, die das aktuell betrachtete oder bereits ausgewählte Produkt sinnvoll ergänzen. Bei einem Notebook könnten das beispielsweise eine Tasche, eine Maus oder weiteres Zubehör sein. Bei Möbeln können passende Accessoires und bei Mode ergänzende Kleidungsstücke angeboten werden. Dadurch hilfst du deinem Kunden dabei, zusätzliche relevante Produkte zu entdecken, ohne selbst erneut danach suchen zu müssen.
Daneben kannst du Produktempfehlungen für Up Selling einsetzen. Dabei geht es darum, einem Kunden eine höherwertige oder umfangreichere Alternative zu präsentieren. Entscheidend ist jedoch, dass diese Empfehlung einen nachvollziehbaren Mehrwert bietet. Ein höherer Preis allein macht ein Produkt noch nicht zu einer guten Empfehlung. Die Alternative sollte beispielsweise mehr Funktionen, eine bessere Ausstattung oder andere relevante Vorteile besitzen.
Auch Warenkorbsituationen eignen sich für Recommendations. Sobald dein Kunde bereits Produkte ausgewählt hat, entstehen besonders aussagekräftige Hinweise auf seine aktuelle Kaufabsicht. An dieser Stelle kannst du ergänzende Artikel präsentieren, die zur bestehenden Auswahl passen. Dadurch entsteht die Möglichkeit, den Warenkorb sinnvoll zu erweitern und gleichzeitig den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen.
Für dich ist besonders wichtig, dass Produktempfehlungen nicht isoliert von deinen Produktdaten betrachtet werden. Je besser deine Artikel strukturiert und beschrieben sind, desto besser lassen sich sinnvolle Zusammenhänge zwischen Produkten herstellen. Kategorien, Marken, Eigenschaften, Varianten und weitere Produktinformationen können dabei helfen, passende Beziehungen innerhalb deines Sortiments abzubilden.
Zusätzlich können Verhaltensdaten wertvolle Signale liefern. Welche Produkte werden häufig angesehen, welche Artikel werden gemeinsam gekauft und welche Produkte interessieren Nutzer innerhalb einer bestimmten Customer Journey? Solche Informationen können dabei helfen, Empfehlungen stärker an tatsächlichem Kundenverhalten auszurichten.
Dadurch können sich Empfehlungen dynamisch verändern. Statt für ein bestimmtes Produkt dauerhaft dieselben zusätzlichen Artikel auszuspielen, können aktuelle Daten und Nutzerinteraktionen berücksichtigt werden. Gerade bei großen Sortimenten ist diese Automatisierung wichtig, weil eine vollständig manuelle Pflege von Produktbeziehungen schnell sehr aufwendig werden würde.
FactFinder verbindet Produktempfehlungen zudem mit dem übergeordneten Thema Personalisierung. Empfehlungen können dadurch stärker auf den jeweiligen Nutzer und seine bisherigen Interaktionen abgestimmt werden. Hat sich ein Kunde beispielsweise bereits für bestimmte Produktgruppen, Marken oder Eigenschaften interessiert, können solche Signale bei der Auswahl geeigneter Recommendations berücksichtigt werden.
Für dich entsteht dadurch ein Unterschied zwischen allgemeinen und personalisierten Empfehlungen. Allgemeine Empfehlungen orientieren sich beispielsweise daran, welche Produkte häufig zusammen betrachtet oder gekauft werden. Personalisierte Empfehlungen beziehen zusätzlich Informationen über den jeweiligen Nutzer ein. Damit können zwei Kunden beim gleichen Ausgangsprodukt unterschiedliche zusätzliche Produkte angezeigt bekommen.
Auch die Platzierung der Recommendations spielt eine wichtige Rolle. Produktempfehlungen können an unterschiedlichen Touchpoints sinnvoll sein. Dazu gehören insbesondere Produktdetailseiten, Kategorieseiten und der Warenkorb. Je nach Position verändert sich jedoch die Aufgabe der Empfehlung. Auf einer Produktdetailseite können Alternativen und Zubehör besonders relevant sein, während im Warenkorb häufig ergänzende Produkte im Vordergrund stehen.
Dabei solltest du darauf achten, dass Recommendations die eigentliche Kaufentscheidung unterstützen und nicht unnötig erschweren. Zeigst du zu viele Alternativen, kann das zu zusätzlicher Unsicherheit führen. Gute Produktempfehlungen reduzieren deshalb Komplexität, anstatt neue Komplexität zu erzeugen. Eine kleine Auswahl wirklich relevanter Produkte kann wirkungsvoller sein als eine große Anzahl beliebiger Empfehlungen.
Für das Merchandising eröffnen dir die Produktempfehlungen zusätzliche Möglichkeiten. Neben der algorithmisch bestimmten Relevanz können geschäftliche Anforderungen eine Rolle spielen. Du möchtest möglicherweise bestimmte Produktgruppen stärker verkaufen, Neuheiten sichtbar machen oder saisonale Sortimente unterstützen. Entscheidend ist dabei, dass deine kommerziellen Ziele nicht zu offensichtlich gegen die Interessen deiner Kunden arbeiten.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Verfügbarkeit. Eine Empfehlung verliert erheblich an Wert, wenn das präsentierte Produkt nicht bestellt werden kann. Produktbestand und Lieferbarkeit sollten deshalb innerhalb deiner Recommendation Strategie berücksichtigt werden. Besonders bei schnell wechselnden Sortimenten oder saisonalen Produkten ist eine dynamische Steuerung wichtig.
Die Qualität deiner Produktempfehlungen solltest du anhand konkreter Kennzahlen kontrollieren. Interessant ist beispielsweise, wie häufig Nutzer auf Empfehlungen klicken, welche empfohlenen Produkte anschließend gekauft werden und welchen zusätzlichen Umsatz die Recommendations erzeugen. Auch Veränderungen beim durchschnittlichen Warenkorbwert können wichtige Hinweise liefern.
Dabei solltest du nicht ausschließlich auf Klicks achten. Eine Empfehlung kann eine hohe Klickrate erzielen und trotzdem nur wenige Verkäufe erzeugen. Deshalb ist es sinnvoll, die komplette Customer Journey zu betrachten. Entscheidend ist letztlich, ob Recommendations tatsächlich zu besseren Einkaufserlebnissen und wirtschaftlich relevanten Ergebnissen beitragen.
Gerade bei großen Sortimenten können die Produktempfehlungen von FactFinder deshalb einen wichtigen Beitrag zur Product Discovery leisten. Deine Kunden müssen nicht jedes relevante Produkt selbst suchen. Stattdessen kannst du ihnen an verschiedenen Stellen der Customer Journey passende Alternativen, ergänzende Produkte und weitere interessante Artikel präsentieren.
Damit entwickelt sich dein Onlineshop stärker von einem klassischen Produktkatalog zu einer digitalen Verkaufsberatung. Die Produktempfehlungen helfen dir dabei, vorhandene Produktdaten, Nutzerverhalten, Personalisierung und Merchandising miteinander zu verbinden. Richtig eingesetzt können Recommendations deshalb nicht nur Cross Selling und Up Selling unterstützen, sondern vor allem dafür sorgen, dass deine Kunden innerhalb eines komplexen Sortiments schneller Produkte entdecken, die tatsächlich zu ihrer aktuellen Kaufabsicht passen.
Merchandising und Kampagnen
Der Tool Teil Merchandising und Kampagnen von FactFinder gibt dir die Möglichkeit, aktiv darauf Einfluss zu nehmen, welche Produkte deine Kunden innerhalb der Suche und Product Discovery besonders prominent sehen. Während eine klassische Suchmaschine ihre Ergebnisse hauptsächlich anhand der inhaltlichen Relevanz einer Suchanfrage sortiert, kannst du mit Merchandising zusätzliche wirtschaftliche und strategische Faktoren berücksichtigen. Damit verbindest du die Interessen deiner Kunden mit deinen eigenen Verkaufszielen und kannst dein digitales Sortiment wesentlich gezielter steuern.
Grundsätzlich sollte eine gute Produktsuche zunächst verstehen, was dein Kunde tatsächlich sucht. Gibt ein Nutzer beispielsweise Laufschuhe ein, erwartet er relevante Laufschuhe und keine beliebigen Sportartikel. Innerhalb der passenden Produkte gibt es jedoch häufig zahlreiche Möglichkeiten für die Sortierung. Genau an dieser Stelle setzt Merchandising an. Du kannst beeinflussen, welche grundsätzlich relevanten Produkte weiter oben erscheinen und dadurch mehr Aufmerksamkeit erhalten.
Das ist beispielsweise interessant, wenn du bestimmte Marken stärker präsentieren möchtest. Ebenso kannst du Neuheiten, saisonale Produkte, besonders beliebte Artikel oder Produkte mit strategischer Bedeutung prominenter platzieren. Auf diese Weise wird die Reihenfolge deiner Produkte nicht ausschließlich durch die technische Suchrelevanz bestimmt.
Eine wichtige Funktion ist dabei das gezielte Steuern von Rankings. Du kannst bestimmte Kriterien definieren, die bei der Reihenfolge von Produkten berücksichtigt werden sollen. Dadurch lassen sich Produkte fördern oder weniger stark gewichten. Für dich entsteht damit die Möglichkeit, deine Suchergebnisse stärker an den wirtschaftlichen Anforderungen deines Unternehmens auszurichten.
Dabei können unterschiedliche Produktinformationen relevant sein. Denkbar sind beispielsweise Verkaufszahlen, Lagerbestand, Verfügbarkeit, Marke, Kategorie oder andere Daten, die du FactFinder zur Verfügung stellst. Welche Faktoren sinnvoll sind, hängt stark von deinem Geschäftsmodell ab. Ein Fashion Shop verfolgt möglicherweise andere Merchandising Ziele als ein Elektronikhändler oder ein Unternehmen aus dem technischen B2B Handel.
Besonders wichtig ist die Verbindung zwischen Relevanz und kommerzieller Steuerung. Merchandising sollte nicht bedeuten, dass du beliebige Produkte an die Spitze der Suchergebnisse setzt. Wenn ein Produkt nicht zur Suchintention passt, kann eine prominente Positionierung die Nutzererfahrung verschlechtern. Deine Kunden erwarten zunächst relevante Ergebnisse. Innerhalb dieser relevanten Produktauswahl kannst du anschließend wirtschaftliche Prioritäten setzen.
FactFinder ermöglicht dir dadurch eine deutlich feinere Steuerung als eine rein manuelle Sortierung. Statt jede einzelne Ergebnisliste von Hand zu bearbeiten, kannst du Regeln definieren, die auf bestimmte Situationen angewendet werden. Dadurch wird Merchandising auch bei sehr großen Sortimenten skalierbar.
Ein typischer Anwendungsfall sind saisonale Veränderungen. Im Frühjahr möchtest du möglicherweise andere Produkte hervorheben als im Herbst oder Winter. Im Weihnachtsgeschäft können wiederum Geschenkartikel, bestimmte Kategorien oder saisonale Angebote eine größere Bedeutung bekommen. Über entsprechende Merchandising Regeln kannst du deine Produktdarstellung an solche Zeiträume anpassen.
Ähnlich funktioniert die Steuerung bei Verkaufsaktionen. Wenn du eine bestimmte Produktgruppe oder Marke im Rahmen einer Aktion stärker bewerben möchtest, kannst du deren Sichtbarkeit innerhalb relevanter Suchergebnisse erhöhen. Dadurch wird die interne Suche zu einem zusätzlichen Marketingkanal innerhalb deines Shops.
Kampagnen gehen noch einen Schritt weiter. Du kannst bestimmte Suchsituationen gezielt mit zusätzlichen Inhalten oder Aktionen verbinden. Sucht ein Kunde nach einer bestimmten Marke, Produktgruppe oder einem definierten Begriff, kannst du die entsprechende Customer Journey stärker auf deine aktuelle Marketingstrategie abstimmen.
Dadurch lassen sich beispielsweise saisonale Kampagnen, Markenaktionen, Produktneuheiten oder Verkaufsaktionen direkt mit dem Suchverhalten deiner Kunden verbinden. Das ist besonders interessant, weil die interne Suche häufig eine sehr klare Kaufintention erkennen lässt. Ein Nutzer, der einen konkreten Produktbegriff eingibt, befindet sich oftmals bereits deutlich näher an einer Kaufentscheidung als ein Besucher auf einer allgemeinen Einstiegsseite.
Für dich entsteht dadurch die Möglichkeit, Kampagnen genau in einem Moment auszuspielen, in dem ein relevantes Interesse vorhanden ist. Statt allen Besuchern dieselben Inhalte zu zeigen, kannst du Aktionen stärker mit konkreten Suchanfragen und Produktinteressen verbinden.
Auch Produktplatzierungen können im Rahmen des Merchandisings eine wichtige Rolle spielen. Bestimmte Produkte können gezielt hervorgehoben werden, sofern sie zur jeweiligen Suchanfrage passen. Das kann beispielsweise bei Produktneuheiten sinnvoll sein, die aufgrund fehlender historischer Verkaufsdaten ansonsten möglicherweise noch keine besonders hohe Position erreichen würden.
Das Gleiche gilt für Produkte mit hohem Lagerbestand. Wenn du bestimmte Artikel verstärkt verkaufen möchtest, kannst du ihre Sichtbarkeit erhöhen. Dabei solltest du jedoch immer darauf achten, dass die Produkte weiterhin relevant für den Nutzer sind. Ein hoher Lagerbestand allein sollte kein Grund dafür sein, ein fachlich unpassendes Produkt prominent darzustellen.
Umgekehrt kannst du Merchandising auch nutzen, um Produkte weniger stark zu gewichten. Wenn beispielsweise nur noch geringe Bestände vorhanden sind oder bestimmte Artikel strategisch nicht mehr im Mittelpunkt stehen sollen, kann ihre Sichtbarkeit entsprechend angepasst werden. Dadurch lässt sich die Produktsuche stärker mit Warenwirtschaft, Einkauf und Sortimentsmanagement verbinden.
Interessant ist außerdem die Kombination mit Personalisierung. Eine allgemeine Merchandising Regel gilt zunächst für eine bestimmte Situation oder Nutzergruppe. Personalisierung kann zusätzlich berücksichtigen, welche Produkte für einen individuellen Nutzer besonders relevant sind. Dadurch kannst du allgemeine Verkaufsziele und persönliche Interessen miteinander verbinden.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Kontrolle deiner Maßnahmen. Merchandising sollte nicht ausschließlich nach Bauchgefühl erfolgen. Du solltest beobachten, wie sich Änderungen auf Klicks, Conversion Rate, Umsatz und andere relevante Kennzahlen auswirken. Wenn du bestimmte Produkte stärker positionierst, kannst du anschließend untersuchen, ob diese Produkte tatsächlich häufiger angesehen und gekauft werden.
Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Optimierungsprozess. Du entwickelst eine Merchandising Strategie, beobachtest deren Auswirkungen und passt deine Regeln anschließend an. Gerade bei großen Shops kann dieser Prozess einen erheblichen Einfluss auf die wirtschaftliche Leistung der internen Produktsuche haben.
Auch für unterschiedliche Sortimentsbereiche kannst du verschiedene Strategien entwickeln. Bei Produkten mit hoher Vergleichbarkeit kann beispielsweise der Preis eine wichtige Rolle spielen. In anderen Kategorien sind Marke, Verfügbarkeit oder bestimmte Produkteigenschaften entscheidender. Du musst deshalb nicht zwangsläufig eine einzige Merchandising Logik für deinen gesamten Shop verwenden.
Im B2B Commerce können wiederum völlig andere Anforderungen entstehen. Hier möchtest du möglicherweise bevorzugte Hersteller, besonders verfügbare Produkte oder strategisch wichtige Sortimente stärker präsentieren. Gleichzeitig erwarten professionelle Einkäufer eine hohe Präzision bei ihrer Suche. Deshalb muss die kommerzielle Steuerung besonders sorgfältig mit der fachlichen Relevanz verbunden werden.
Für Marketingteams bietet der Bereich Kampagnen zudem die Möglichkeit, wesentlich direkter auf die Product Discovery einzuwirken. Aktionen müssen nicht ausschließlich über Startseiten, Newsletter oder klassische Werbeflächen kommuniziert werden. Sie können direkt dort stattfinden, wo deine Kunden aktiv nach Produkten suchen.
Dadurch werden Suche, Merchandising und Marketing stärker miteinander verbunden. Dein Suchfeld ist dann nicht mehr nur ein technisches Werkzeug zur Produktfindung, sondern entwickelt sich zu einem wichtigen Commerce Touchpoint. Du kannst aktuelle Kampagnen aufgreifen, Produktgruppen priorisieren und deine Verkaufsstrategie direkt in die Sucherfahrung integrieren.
Besonders leistungsfähig wird dieser Ansatz, wenn du Merchandising nicht isoliert betrachtest. Produktdaten, Suchrelevanz, Personalisierung, Empfehlungen, Lagerbestände, Kampagnen und wirtschaftliche Kennzahlen können gemeinsam betrachtet werden. Damit kannst du eine Product Discovery aufbauen, die sowohl die Bedürfnisse deiner Kunden als auch deine kommerziellen Ziele berücksichtigt.
Der Tool Teil Merchandising und Kampagnen von FactFinder ist damit vor allem für dich interessant, wenn du nicht möchtest, dass die Reihenfolge deiner Produkte ausschließlich durch einen Suchalgorithmus bestimmt wird. Du erhältst zusätzliche Steuerungsmöglichkeiten und kannst deine Produktpräsentation wesentlich gezielter an Sortiment, Saison, Marketing und Unternehmenszielen ausrichten. Entscheidend bleibt dabei immer die Balance: Die wirtschaftlich interessantesten Produkte bringen dir wenig, wenn sie nicht zur Suchintention deiner Kunden passen. Gutes Merchandising setzt deshalb auf relevante Produkte und entscheidet anschließend, welche davon aus geschäftlicher Sicht besonders sichtbar sein sollen.
Analytics und Reporting
Der Tool Teil Analytics und Reporting von FactFinder hilft dir dabei, die Leistung deiner Produktsuche und Product Discovery nicht nur nach Gefühl zu beurteilen, sondern anhand konkreter Nutzerdaten zu analysieren. Du kannst nachvollziehen, wonach deine Kunden suchen, wie sie mit den angezeigten Ergebnissen interagieren und an welchen Stellen möglicherweise Optimierungspotenzial besteht. Damit wird Analytics zu einem wichtigen Werkzeug, um Suchqualität, Navigation, Merchandising und letztlich auch die Conversion systematisch weiterzuentwickeln.
Besonders wertvoll sind die Informationen über die tatsächlichen Suchanfragen deiner Kunden. Während Produktmanagement und Marketing häufig mit festgelegten Produktbezeichnungen und Kategorien arbeiten, verwenden Kunden oftmals eine vollkommen andere Sprache. Über die Analyse der Suchbegriffe kannst du erkennen, welche Formulierungen, Marken, Produktarten oder Eigenschaften tatsächlich nachgefragt werden. Diese Informationen helfen dir dabei, deine Suche stärker an der realen Sprache deiner Zielgruppe auszurichten.
Eine besonders wichtige Kennzahl sind Suchanfragen ohne passende Ergebnisse. Solche sogenannten Null Treffer Suchen können darauf hinweisen, dass Produkte fehlen, Synonyme nicht berücksichtigt werden oder deine Produktdaten nicht ausreichend aufbereitet sind. Wenn beispielsweise viele Kunden einen bestimmten Begriff verwenden, dein Sortiment aber unter einer anderen Bezeichnung geführt wird, entsteht unnötig eine erfolglose Suche. Durch die Analyse kannst du solche Probleme identifizieren und deine Suchkonfiguration entsprechend verbessern.
Dabei solltest du nicht nur vollständig erfolglose Suchanfragen betrachten. Auch Suchbegriffe mit wenigen oder offensichtlich wenig relevanten Ergebnissen können interessant sein. Wenn eine Anfrage zwar Ergebnisse produziert, deine Kunden diese aber kaum anklicken, kann dies auf ein Relevanzproblem hinweisen. Die Suchmaschine hat dann technisch Treffer gefunden, diese entsprechen möglicherweise aber nicht der tatsächlichen Kaufintention.
Klickdaten liefern dir deshalb eine weitere wichtige Perspektive. Du kannst untersuchen, welche Suchergebnisse besonders häufig ausgewählt werden und welche Produkte trotz guter Positionierung wenig Aufmerksamkeit erhalten. Dadurch bekommst du Hinweise darauf, ob die Reihenfolge deiner Produkte tatsächlich zur Erwartung deiner Nutzer passt.
Noch aussagekräftiger wird die Analyse, wenn du Suchinteraktionen mit Käufen und Conversion Daten verbindest. Eine hohe Klickrate allein bedeutet schließlich noch nicht, dass eine Suche wirtschaftlich erfolgreich funktioniert. Kunden können Produkte anklicken und anschließend feststellen, dass diese nicht ihren Erwartungen entsprechen. Deshalb solltest du möglichst die gesamte Entwicklung von der Suchanfrage über den Produktkontakt bis zum Kauf betrachten.
Die Conversion Rate kann dir dabei helfen zu erkennen, welche Suchanfragen besonders häufig zu einer Bestellung führen. Dadurch kannst du beispielsweise feststellen, dass bestimmte Suchbegriffe eine sehr konkrete Kaufabsicht ausdrücken. Andere Begriffe werden möglicherweise häufig eingegeben, führen aber vergleichsweise selten zu einem Kauf. Solche Unterschiede sind für deine Optimierung besonders interessant.
Auch Umsatzdaten können bei der Bewertung deiner Suche eine wichtige Rolle spielen. Dadurch kannst du untersuchen, welche Suchbegriffe, Produktbereiche oder Optimierungsmaßnahmen tatsächlich wirtschaftliche Ergebnisse erzeugen. Eine Suchanfrage mit relativ wenigen Nutzern kann beispielsweise einen erheblichen Umsatz generieren, während ein sehr häufig verwendeter Begriff möglicherweise kaum zu Bestellungen führt.
Analytics unterstützt dich außerdem bei der Bewertung deines Merchandisings. Wenn du bestimmte Produkte innerhalb der Suchergebnisse stärker positionierst, solltest du anschließend kontrollieren, welche Auswirkungen diese Veränderung hat. Werden die Produkte häufiger angeklickt? Werden sie häufiger gekauft? Steigt dadurch der Umsatz oder verschiebt sich lediglich die Aufmerksamkeit innerhalb des Sortiments? Genau solche Fragen sind entscheidend, wenn du Merchandising nicht nur intuitiv, sondern datenbasiert betreiben möchtest.
Das Gleiche gilt für Kampagnen. Wenn du bestimmte Produktgruppen, Marken oder Aktionen innerhalb deiner Product Discovery hervorhebst, kannst du die Ergebnisse anschließend analysieren. Dadurch erkennst du, ob deine Maßnahmen tatsächlich die gewünschte Wirkung erzielen oder ob Anpassungen notwendig sind.
Auch Produktempfehlungen solltest du über entsprechende Kennzahlen bewerten. Interessant ist beispielsweise, wie häufig Kunden mit Recommendations interagieren und ob daraus zusätzliche Käufe entstehen. Besonders wichtig ist dabei die wirtschaftliche Perspektive. Eine Recommendation Fläche mit vielen Klicks ist nicht automatisch erfolgreich, wenn daraus keine relevanten Bestellungen entstehen.
Analytics kann dir außerdem dabei helfen, Probleme in deiner Navigation aufzudecken. Wenn bestimmte Filter besonders häufig verwendet werden, zeigt dir das beispielsweise, welche Produkteigenschaften für deine Kunden bei der Auswahl wichtig sind. Werden andere Filter praktisch nie verwendet, solltest du überprüfen, ob sie überhaupt einen Mehrwert bieten oder lediglich zusätzlichen Platz und Aufmerksamkeit beanspruchen.
Dadurch können die Daten auch Auswirkungen auf deine Produktdatenstruktur haben. Stellst du beispielsweise fest, dass Kunden regelmäßig nach bestimmten Eigenschaften suchen, diese aber bislang nicht sauber als Produktattribute gepflegt werden, kannst du deine Daten entsprechend erweitern. Analytics wird damit zu einer Verbindung zwischen tatsächlichem Nutzerverhalten und Produktdatenmanagement.
Besonders interessant sind außerdem Veränderungen über längere Zeiträume. Suchverhalten ist nicht statisch. Saisonale Entwicklungen, neue Produkte, Trends und Marketingkampagnen können dazu führen, dass bestimmte Suchbegriffe plötzlich deutlich häufiger verwendet werden. Durch regelmäßige Auswertungen kannst du solche Veränderungen frühzeitig erkennen und deine Product Discovery entsprechend anpassen.
Für dein Sortimentsmanagement können diese Informationen ebenfalls wertvoll sein. Wenn Nutzer regelmäßig nach Produkten suchen, die du nicht anbietest, erhältst du ein direktes Signal aus der Nachfrage. Einzelne Suchanfragen sind dabei normalerweise noch nicht besonders aussagekräftig. Wenn jedoch viele Nutzer über einen längeren Zeitraum nach derselben Produktart, Marke oder Eigenschaft suchen, kann daraus ein interessanter Hinweis für Einkauf und Sortiment entstehen.
Auch für SEO und Content Marketing können die internen Suchdaten wertvolle Erkenntnisse liefern. Deine Kunden zeigen dir durch ihre Suchanfragen sehr konkret, welche Begriffe sie verwenden und welche Themen sie interessieren. Daraus kannst du beispielsweise Ideen für Kategorien, Ratgeber, Landingpages oder Produkttexte entwickeln. Die interne Suche wird dadurch zu einer zusätzlichen Quelle für deine Keyword und Intent Analyse.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist das Testen unterschiedlicher Ansätze. Änderungen an Rankings oder anderen Elementen der Product Discovery solltest du möglichst nicht ausschließlich anhand persönlicher Einschätzungen bewerten. Über Tests kannst du unterschiedliche Varianten miteinander vergleichen und anhand des tatsächlichen Nutzerverhaltens untersuchen, welche Konfiguration bessere Ergebnisse erzielt.
Dabei solltest du vor einem Test klar definieren, welche Kennzahl du verbessern möchtest. Das kann beispielsweise die Conversion Rate, der Umsatz, die Klickrate oder eine andere für dein Geschäftsmodell relevante Kennzahl sein. Ohne eine klare Zielsetzung besteht die Gefahr, dass du sehr viele Daten sammelst, daraus aber keine eindeutigen Entscheidungen ableiten kannst.
Genau hier liegt eine grundsätzliche Herausforderung von Analytics und Reporting. Mehr Daten bedeuten nicht automatisch bessere Entscheidungen. Entscheidend ist, dass du aus den verfügbaren Informationen konkrete Maßnahmen ableitest. Wenn du beispielsweise erkennst, dass ein häufig verwendeter Suchbegriff eine ungewöhnlich niedrige Conversion besitzt, solltest du anschließend die entsprechenden Suchergebnisse, Produktdaten und Filter genauer untersuchen.
Idealerweise entwickelst du daraus einen kontinuierlichen Optimierungsprozess. Du analysierst Suchanfragen und Nutzerverhalten, identifizierst Auffälligkeiten, formulierst eine mögliche Ursache und nimmst anschließend eine gezielte Veränderung vor. Danach überprüfst du anhand der Daten, ob deine Maßnahme tatsächlich eine Verbesserung bewirkt hat.
Auch die Betrachtung verschiedener Kennzahlen im Zusammenhang ist wichtig. Eine steigende Klickrate kann positiv aussehen, gleichzeitig kann jedoch die Conversion Rate sinken. Ebenso kann eine Merchandising Maßnahme den Umsatz bestimmter Produkte erhöhen, während der Gesamtumsatz unverändert bleibt. Einzelne Kennzahlen solltest du deshalb möglichst nicht isoliert interpretieren.
Für größere E Commerce Unternehmen kann das Reporting zudem unterschiedliche Teams miteinander verbinden. Search Manager interessieren sich beispielsweise für Suchqualität und Null Treffer Anfragen, während Marketingteams Kampagnen und Produktplatzierungen analysieren. Das Produktmanagement kann wiederum Erkenntnisse über Nachfrage und Sortiment gewinnen. Management und Vertrieb interessieren sich stärker für Conversion und Umsatz.
Der Tool Teil Analytics und Reporting macht FactFinder damit zu mehr als einer Technologie zur Auslieferung von Suchergebnissen. Du erhältst Einblicke darin, wie deine Kunden tatsächlich mit deinem Sortiment umgehen. Dadurch kannst du Suchqualität, Navigation, Merchandising, Recommendations, Produktdaten und Sortiment auf Grundlage realer Interaktionen optimieren. Besonders wertvoll wird dieser Bereich, wenn du die gewonnenen Daten nicht nur als Reporting betrachtest, sondern daraus regelmäßig konkrete Maßnahmen ableitest und deren Auswirkungen anschließend erneut überprüfst.
Wichtige Fragen [?]
Wenn du FactFinder einführen möchtest, solltest du die Integration als eigenes technisches Projekt einplanen. Für eine eigenständige Integration ohne größere Veränderungen an deiner bestehenden Commerce Infrastruktur nennt der Anbieter typischerweise einen Zeitraum von etwa drei bis sechzehn Wochen. Wie lange es bei dir tatsächlich dauert, hängt insbesondere von deinem Shopsystem, deinen Produktdaten, den gewünschten Funktionen und den verfügbaren Ressourcen deiner Entwicklung ab. FactFinder kann über Schnittstellen, Komponenten und vorhandene Anbindungen in unterschiedliche Commerce Umgebungen integriert werden. Wichtig ist außerdem das Tracking von Produktklicks, Warenkorbaktionen, Käufen und weiteren Interaktionen. Gerade Funktionen wie Analytics, Tests, Empfehlungen und Personalisierung profitieren erheblich von diesen Daten. Du solltest deshalb nicht nur die technische Einbindung der Suche planen, sondern auch Datenübertragung, Tracking, Konfiguration und Tests berücksichtigen.
Bei FactFinder findest du keine einfache öffentliche Preisliste mit festen monatlichen Standardtarifen. Die Kosten werden individuell anhand deiner Anforderungen kalkuliert. Entscheidend sind unter anderem die gewünschten Produkte und Module, die Anzahl der Suchanfragen sowie die benötigten Kanäle. Dadurch kann ein Unternehmen, das hauptsächlich Suche und Navigation benötigt, eine andere Kostenstruktur haben als ein Händler, der zusätzlich Personalisierung, Recommendations und weitere Funktionen einsetzen möchte. Interessant ist außerdem, dass Verfeinerungen innerhalb einer Suche, beispielsweise Filter oder weitere Ergebnisseiten, nach den aktuellen Angaben nicht jeweils als neue Suche gezählt werden. Für deine Budgetplanung solltest du deshalb möglichst genau kennen, wie viele Suchvorgänge dein Shop produziert und welche Funktionen du tatsächlich benötigst. Erst auf dieser Grundlage lässt sich ein konkretes Angebot sinnvoll bewerten.
Du musst nicht erst deinen kompletten Produktkatalog perfektionieren, bevor du FactFinder einsetzen kannst. Der Anbieter beschreibt ausdrücklich, dass mit vorhandenen Produktdaten gestartet werden kann. Trotzdem hat die Qualität deiner Daten erheblichen Einfluss darauf, wie weit du die Möglichkeiten der Product Discovery ausschöpfen kannst. Besonders bei semantischer Suche, Filtern und der gezielten Interpretation von Produkteigenschaften helfen strukturierte und aussagekräftige Attribute. Wenn bei deinen Produkten beispielsweise wichtige Angaben zu Material, Größe, Leistung, Kompatibilität oder Einsatzgebiet fehlen, kann auch eine intelligente Suche diese Informationen nicht vollständig ersetzen. Interessant ist deshalb ein schrittweises Vorgehen. Du kannst anhand des tatsächlichen Suchverhaltens erkennen, welche Informationen deine Kunden zum Suchen und Vergleichen benötigen und anschließend genau diese Datenbereiche verbessern. Damit kann FactFinder nicht nur deine Produktsuche optimieren, sondern dir gleichzeitig Hinweise darauf geben, an welchen Stellen deine Produktdaten noch Verbesserungspotenzial besitzen.
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